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优模型：数学模型生成及部署工具

优飞迪科技

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数字孪生的灵魂：数学模型

数字孪生系统是一种利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多物理量、多尺度、多概率的系统仿真过程，通过数字化的方式创建物理实体的虚拟模型。数学模型在数字孪生系统中扮演着至关重要的角色，是整个数字孪生系统的灵魂：

1. 精确映射与实时更新：数学模型能够确保数字孪生系统与物理实体之间的高度一致性，通过实时数据更新，数字孪生模型能够反映物理实体的当前状态和历史变化。

2. 模拟与预测：利用数学模型，数字孪生系统可以模拟物理实体在不同条件下的行为，预测其在未来的响应，从而为决策提供支持。

3. 优化与改进：数学模型可以帮助分析物理实体的性能，识别潜在的问题和改进点，通过在数字孪生系统中进行优化试验，可以减少在物理世界中进行更改的风险和成本。

4. 增强决策：数学模型可以处理和分析大量数据，提供深入的洞察力，帮助决策者在复杂系统中做出更明智的决策。

5. 提高效率和降低成本：通过在数字孪生系统中使用数学模型进行模拟和测试，可以减少对物理原型的依赖，从而节省时间、材料和成本。

6. 故障诊断与维护：数学模型可以在数字孪生系统中模拟故障情况，帮助预测潜在的故障点，提前进行维护和修复，减少停机时间。

7. 个性化定制：数学模型可以根据用户的特定需求，调整数字孪生系统的参数，实现个性化的设计和定制。

8. 支持复杂系统管理：对于复杂的系统，如城市基础设施或工厂生产线，数学模型可以帮助管理和协调各个组成部分，确保系统运行的高效和稳定。

数字孪生系统数学模型部署的挑战

在数字孪生系统的构建和部署中，数学模型是实现系统高效、准确运行的基础。然而，将数学模型有效地部署到数字孪生系统中，面临着一些挑战：

1. 数据获取与整合：数字孪生依赖于大量实时数据的输入，但获取这些数据的难度往往被低估。在很多情况下，硬件设备无法提供所需的高精度数据，或者不同设备之间的数据格式不兼容，导致数据整合困难。

2. 实时性与性能瓶颈：实现数字孪生的实时性需要具备极高的计算性能，尤其是在处理复杂的物理仿真时。然而，现有的计算资源和算法在应对大规模数据还是有一定的性能瓶颈。

3. 技术标准化与互操作性：数字孪生作为一个新兴领域，尚未形成统一的行业标准，导致各个厂商在技术实现和应用场景上存在较大差异，难以形成一个系统化、标准化的解决方案。

4. 成本问题：数字孪生的开发和实施成本高昂，许多企业虽然对这项技术感兴趣，但由于成本原因而选择观望。这也导致了数字孪生的应用范围受到限制，难以在更大范围内推广和普及。

为了克服这些挑战，推动数学模型的标准化部署更具有必要性，尤其是如何让不同来源的模型在一个环境中协同工作，从而实现高效数据整合和进行复杂仿真等目标。而随着技术的不断进步和优化，数字孪生将有望突破现有的局限，实现更加广泛和深入的应用。

数字孪生数学模型通用标准：FMI

说是数字孪生数学模型的通用标准FMI（Functional Mock-up Interface）是一个开放的、与工具无关的接口标准，广泛应用于模型交换和协同仿真。FMI通过标准化的接口，允许不同的仿真软件之间交换动态系统模型，实现模型的互操作性。这对于数字孪生系统的构建至关重要，因为它提供了一个统一的框架，使得来自不同来源的模型可以在一个集成的仿真环境中协同工作。

FMI的主要优势在于其模块化设计和标准化接口，这使得数字孪生模型可以在不同的仿真工具中重用，提高了模型的复用性和可维护性。此外，FMI支持多种通信机制，包括同步通信、异步通信和事件驱动通信，使得它能够适应不同的仿真需求和场景。

FMI 3.0版本进一步扩展了FMI的应用范围，增加了对纯代数方程的支持，可以处理不随时间变化的静态关系，以及支持复杂的离散行为。这使得FMU不仅可以包含基于物理的方程，还可以包含虚拟电子控制单元（vECU）模型、机器学习模型、AI模型等。这些新特性为数字孪生的发展提供了更多可能性，特别是在智能制造、自动驾驶、人工智能等领域。

国家标准《信息技术数字孪生第1部分：通用要求》GB/T 43441.1-2023也强调了数字孪生系统构建的标准化需求，这表明FMI在数字孪生领域的应用将越来越广泛。通过FMI，数字孪生系统可以更高效地进行模型部署和仿真，实现更准确的系统预测和优化。

优飞迪数学模型生成器：简化部署流程

优飞迪数学模型生成器提供三种高效的方式将算法以FMU文件的格式进行部署。生成的FMU文件可在Ansys、Matlab、Altair、MSC、Siemens等商业软件中使用。

产品特点

支持数据处理算法自定义开发的数学模型开发环境

提供多种数学模型的建立方式，灵活性高

数学模型通过FMU进行部署

内置完整的FMU生成工具链

生成的FMU支持在Windows与Linux下运行

产品模块

代码编译模块：提供Python与C++的代码模板，引导用户利用代码将算法实现。模块中的编译链工具可将代码编译为FMU。

数据训练模块：具有机器学习数据训练与以FMU文件部署的工具链，可实现从数据导入、处理、训练到模型部署的全流程。

机器学习模型部署模块：对通过其他机器学习框架生成的机器学习模型进行封装，将其模型以FMU文件的形式进行部署。

产品优势

优飞迪数学模型生成器提供三种模型建立的方式。

1、使用编程语言：用户可通过数学模型生成器，使用Python或者C++编写算法，生成FMU文件。数学模型生成器提供Python和C++的模板与编译工具。按照模板去编写算法，并做相应的配置，即可编译成FMU文件。

2、机器学习训练与部署：数学模型生成器具有机器学习训练与部署的工具链。用户可通过工具链实现从数据导入，数据处理，模型训练与模型通过FMU文件部署的全流程。

3、第三方机器学习框架模型导入：数学模型生成器具有TensorFlow与PyTorch等框架生成的模型的读取器，可将通过这些框架生成的机器学习模型导入到数学模型生成器，生成该模型的FMU文件。生成的FMU可在Windows与Linux下运行。

应用场景

数据分析，数字孪生，数学建模

小结

优飞迪数学模型生成器通过提供将数学模型转换为FMU文件的能力，解决了数学模型在仿真软件中部署的复杂性问题。这一工具的应用，不仅提高了仿真软件的实用性，也为数学模型的集成和应用开辟了新的可能性。随着工业数字化的不断深入，优飞迪数学模型生成器将成为推动工业4.0发展的重要工具之一。

深圳市优飞迪科技有限公司，成立于2010年，是一家矗立于工业数字化时代的国家级高新技术和专精特新企业。公司专注于工业仿真软件和产品开发平台解决方案，并提供基于仿真与物联网技术的数字孪生解决方案，高质量助力企业实现孪生预演驱动决策优化的工业数字化目标。

十多年来，优飞迪科技专注于工业仿真软件及数字孪生关键技术的研究与应用，尤其在基于仿真与AI技术的数字模型生成算法、基于物联网技术的数据采集与处理、三维可视化呈现等方面，积累了丰富的技术储备与项目经验。公司拥有三十多项独立自主的知识产权，以及二十多篇软件专著。同时，优飞迪科技也与国际和国内的主要头部工业软件厂商建立了战略合作关系，能够为客户提供完整的工业仿真软件和产品开发平台解决方案。

优飞迪拥有一支高学历、高水平的工程师团队，团队成员普遍为硕士及博士毕业，部分为海外留学归来人员，具备非常丰富的行业经验。公司建立了完善的技术服务体系，长期合作的客户包括中国航天、工信部电子五所、中广核、华为、中兴、中车、三一、格力、华星光电等，与国内大型央企及军工企业也都有非常丰富的合作经验。

来源：IFD优飞迪

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首次发布时间：2024-10-13

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